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python11数据可视化教程.docx

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数据可视化

# 饼图的绘制

# 导入第三方模块

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib

# 中文乱码和坐标轴负号的处理

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 构造数据

edu = [0.2515,0.3724,0.3336,0.0368,0.0057]

labels = ['中专','大专','本科','硕士','其他']

# 绘制饼图

plt.pie(x = edu, # 绘图数据

labels=labels, # 添加教育水平标签

autopct='%.1f%%' # 设置百分比的格式，这里保留一位小数

)

# 添加图标题

plt.title('失信用户的教育水平分布')

# 显示图形

plt.show()

# 添加修饰的饼图

explode = [0,0.1,0,0,0] # 生成数据，用于突出显示大专学历人群

colors=['#9999ff','#ff9999','#7777aa','#2442aa','#dd5555'] # 自定义颜色

# 中文乱码和坐标轴负号的处理

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 将横、纵坐标轴标准化处理，确保饼图是一个正圆，否则为椭圆

plt.axes(aspect='equal')

# 绘制饼图

plt.pie(x = edu, # 绘图数据

explode=explode, # 突出显示大专人群

labels=labels, # 添加教育水平标签

colors=colors, # 设置饼图的自定义填充色

autopct='%.1f%%', # 设置百分比的格式，这里保留一位小数

pctdistance=0.8, # 设置百分比标签与圆心的距离

labeldistance = 1.1, # 设置教育水平标签与圆心的距离

startangle = 180, # 设置饼图的初始角度

radius = 1.2, # 设置饼图的半径

counterclock = False, # 是否逆时针，这里设置为顺时针方向

wedgeprops = {'linewidth': 1.5, 'edgecolor':'green'},# 设置饼图内外边界的属性值

textprops = {'fontsize':10, 'color':'black'}, # 设置文本标签的属性值

)

# 添加图标题

plt.title('失信用户的受教育水平分布')

# 显示图形

plt.show()

# 导入第三方模块

import pandas as pd

# 构建序列

data1 = pd.Serie中s(专{'':0.2515大,'专':0.3724本,'科':0.3336硕,'士':0.0368其,'他':0.0057})

# 将序列的名称设置为空字符，否则绘制的饼图左边会出现None 这样的字眼

data1.name = ''

# 控制饼图为正圆

plt.axes(aspect = 'equal')

# plot方法对序列进行绘图

data1.plot(kind = 'pi选e'择, 图# 形类型

autopct='%.1f%%', 饼# 图中添加数值标签

radius = 1,设#置饼图的半径

startangle = 180设, 置# 饼图的初始角度

counterclock = False将,饼#图的顺序设置为顺时针方向

title 失= 信' 用户的受教育水平分布', #为饼图添加标题

wedgeprops = {'linewidth': 1.5, 'edgecolor':设'g置re饼en图'}内, 外# 边界的属性值

textprops = {'fontsize':10, 'color'设:'置bl文ac本k'标} 签# 的属性值

)

# 显示图形

plt.show()

# 条形图的绘制--垂直条形图

# 读入数据

GDP = pd.read_excel(r'E:\2021 研一下\数据挖掘\Python 数据分析与挖掘源码\第 6 章 Python

数据可视化\Province GDP 2017.xlsx')

# 设置绘图风格（不妨使用 R 语言中的 ggplot2 风格）

plt.style.use('ggplot')

# 绘制条形图

plt.bar(x = range(GDP.shape[0]), # 指定条形图 x 轴的刻度值

height = GDP.GDP, # 指定条形图 y 轴的数值

tick_label = GDP.Province, # 指定条形图 x 轴的刻度标签

color = 'steelblue', # 指定条形图的填充色

)

# 添加 y 轴的标签

plt.ylabel('GDP(万亿)')

# 添加条形图的标题

plt.title('2017 年度 6 个省份 GDP 分布')

# 为每个条形图添加数值标签

for x,y in enumerate(GDP.GDP):

plt.text(x,y+0.1,'%s' %round(y,1),ha='center')

# 显示图形

plt.show()

# 条形图的绘制--水平条形图

# 对读入的数据作升序排序

GDP.sort_values(by = 'GDP', inplace = True)

# 绘制条形图

plt.barh(y = range(GDP.shape[0]), # 指定条形图 y 轴的刻度值

width = GDP.GDP, # 指定条形图 x 轴的数值

tick_label = GDP.Province, # 指定条形图 y 轴的刻度标签

color = 'steelblue', # 指定条形图的填充色

)

# 添加 x 轴的标签

plt.xlabel('GDP(万亿)')

# 添加条形图的标题

plt.title('2017 年度 6 个省份 GDP 分布')

# 为每个条形图添加数值标签

for y,x in enumerate(GDP.GDP):

plt.text(x+0.1,y,'%s' %round(x,1),va='center')

# 显示图形

plt.show()

# 条形图的绘制--堆叠条形图

# 读入数据

Industry_GDP = pd.read_excel(r'E:\专业课软件\数据挖掘\Python 数据分析与挖掘源码\第 6 章

Python 数据可视化\Industry_GDP.xlsx')

# 取出四个不同的季度标签，用作堆叠条形图x 轴的刻度标签

Quarters = Industry_GDP.Quarter.unique()

# 取出第一产业的四季度值

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